နာရီလိုက် NVIDIA H100 SXM GPU ငှားရမ်းပါ
NVIDIA H100 SXM သည် Hopper architecture အခြေခံ datacenter GPU ဖြစ်ပြီး 80 GB VRAM နှင့် 700 W power envelope ပါဝင်သည်။ ခန့် 53.5 TFLOPS standard floating-point compute နှင့် ခန့် 2869 GB/s memory bandwidth ကို ပေးစွမ်းပြီး CUDA compute capability 9.0 ကို ပံ့ပိုးသည်။ ONIE တွင် per-hour billing၊ SSH access အပြည့်အစုံ၊ PyTorch/CUDA၊ vLLM၊ Ollama နှင့် ComfyUI အတွက် အသင့်သုံး templates များဖြင့် ငှားရမ်းနိုင်ပါသည်။
သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
Architecture
Compute capability
FP32 ကွန်ပျူတ်
Memory bandwidth
ပါဝါ ကန့်သတ်ချက်
ယခု စာရင်းပါ စက်များအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးသူက တင်ပြထားသော တန်ဖိုးများ ဖြစ်ပါသည်။ စက်တစ်လုံးချင်းစီအလိုက် တကယ့်စွမ်းဆောင်ရည် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
ရရှိနိုင်သော ဖွဲ့စည်းပုံများ
လက်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းနှင့် ဈေးနှုန်းများကို အမြဲတမ်း အသစ်ပြောင်းလဲပေးထားပါသည်။ နောက်ဆုံးဈေးနှုန်းကို မှာယူမီ အတည်ပြုပါမည်။
လက်ရှိ ဈေးနှုန်းများ ဖွင့်နေသည်…
H100 SXM ၏ အသုံးဝင်ပုံ
လက်ရှိ Large Language Model Inference
80 GB VRAM စွမ်းရည်နှင့် ခန့် 2869 GB/s memory bandwidth ကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသော language models များကို vLLM သို့မဟုတ် Ollama templates မှတစ်ဆင့် production သို့ deploy လုပ်ပါ။
Deep Learning Fine-Tuning
Hopper architecture နှင့် CUDA compute capability 9.0 ကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော PyTorch/CUDA environment များဖြင့် neural networks များကို လေ့ကျင့်ပြီး fine-tune လုပ်ပါ။
High-Throughput Batch Processing
700 W datacenter form factor ဖြင့် ခန့် 53.5 TFLOPS compute စွမ်းဆောင်ရည်မှ အကျိုးရှိသော ကြီးမားသည့် data processing နှင့် simulation workloads များကို ဆောင်ရွက်ပါ။
ကြီးမားသော Generative Media အလုပ်အသွားအလာများ
ရှုပ်ထွေးသော ComfyUI pipelines နှင့် diffusion models များကို batch size ကြီးများဖြင့် run ပါ။ 80 GB memory pool အတွင်း အဆင်ပြေစွာ ကိုက်ညီပါသည်။
ဤ GPU သည် သင့်အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
သင့် training သို့မဟုတ် inference workloads သည် 80 GB high-bandwidth datacenter memory နှင့် Hopper architecture features လိုအပ်သောအခါ H100 SXM ကို ရွေးချယ်ပါ။ ပေါ့ပါးသော development သို့မဟုတ် သေးငယ်သော models အတွက် workstation သို့မဟုတ် consumer GPU က ပိုမိုလက်တွေ့ကျပါသည်။ Model တစ်ခုလုံးကို instance တစ်ခုတည်း၏ 80 GB VRAM ထဲ မထည့်နိုင်ပါက ပိုအသစ်သော သို့မဟုတ် စွမ်းရည်ပိုမြင့်သော datacenter GPU က ပိုသင့်တော်ပါသည်။
ဆင်တူ GPU များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်
မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
H100 SXM သည် LLM fine-tuning နှင့် inference အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
ဟုတ်ကဲ့၊ 80 GB VRAM နှင့် ခန့် 2869 GB/s memory bandwidth ကြောင့် ကြီးမားသော language models များကို serve လုပ်ခြင်းနှင့် fine-tune လုပ်ခြင်း နှစ်ခုလုံးအတွက် သင့်တော်ပါသည်။ ONIE တွင် vLLM၊ Ollama သို့မဟုတ် PyTorch/CUDA အတွက် အသင့်သုံး templates ဖြင့် ချက်ချင်းစတင်နိုင်ပါသည်။
SXM variant သည် power နိမ့်သော datacenter သို့မဟုတ် workstation GPU များနှင့် ဘယ်လိုကွာခြားသနည်း?
H100 SXM သည် 700 W thermal design power ဖြင့် အလုပ်လုပ်သဖြင့် PCIe datacenter variants သို့မဟုတ် workstation cards များထက် compute performance နှင့် memory bandwidth ကို ပိုမိုထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။ သင့် workload သည် ခန့် 53.5 TFLOPS compute သို့မဟုတ် 80 GB memory ကို အပြည့်မသုံးပါက GPU သေးငယ်တစ်ခုက လုံလောက်နိုင်ပါသည်။
CUDA compute capability 9.0 က ဘယ်လို software compatibility ကို ပေးသနည်း?
Compute capability 9.0 သည် NVIDIA Hopper architecture instructions နှင့် features အတွက် hardware ပံ့ပိုးမှုကို ဖော်ပြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော PyTorch/CUDA templates များသည် driver ကို ကိုယ်တိုင် setup မလုပ်ဘဲ ဤ hardware ကို အသုံးပြုရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပါသည်။
ONIE တွင် billing နှင့် instance access က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သနည်း?
Instances များကို ငှားရမ်းသည့် ကာလအတွက် တစ်နာရီချင်းစီ ကျသင့်ပါသည်။ Deploy လုပ်ပြီးနောက် SSH access ဖြင့် သင့် environment သို့ တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသည် သို့မဟုတ် ComfyUI ကဲ့သို့ ကြိုတင်တပ်ဆင်ထားသော tools များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
H100 SXM ကို နာရီအလိုက် ငှားပါ
အကောင့်ဖွင့်ပါ၊ ဖွဲ့စည်းပုံ ရွေးချယ်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်ပါ။ GPU ကို ဖျက်သည့်အခါ အခကြေးငွေ ရပ်ဆိုင်းပါမည်။
H100 SXM ငှားရန်